package leetcode.Hot100;

import java.util.HashMap;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @author Cheng Jun
 * Description: 运用你所掌握的数据结构，设计和实现一个 LRU (最近最少使用) 缓存机制 。
 * 实现 LRUCache 类：
 * <p>
 * LRUCache(int capacity) 以正整数作为容量capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value)如果关键字已经存在，则变更其数据值；如果关键字不存在，则插入该组「关键字-值」。当缓存容量达到上限时，它应该在写入新数据之前删除最久未使用的数据值，从而为新的数据值留出空间。
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/lru-cache
 * <p>
 * 进阶：你是否可以在 O(1) 时间复杂度内完成这两种操作？
 * 提示：双向链表，哈希表
 * @version 1.0
 * @date 2021/11/16 19:24
 */
@Deprecated
// get 方法中的cacheList.removeFirstOccurrence(key); 时间复杂度为 O(n) 不符合要求
public class LRUCache {

    // 哈希表维护 键值对
    HashMap<Integer, Integer> cacheMap;
    // 双向链表维护 key 的新鲜度，尾部最新鲜，每次调用put或者get方法都要维护新鲜度
    LinkedList<Integer> cacheList;
    // 维护容量
    int capacity;
    public LRUCache(int capacity) {
        cacheList = new LinkedList<>();
        cacheMap = new HashMap<>(capacity);
        this.capacity = capacity;
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 双向链表的移除操作的时间复杂度是 O(n)
        LRUCache lruCache = new LRUCache(2);
        lruCache.put(1, 1);
        lruCache.put(2, 2);
        lruCache.get(1);
        lruCache.put(3, 3);
        lruCache.get(2);
        lruCache.put(4, 4);
        lruCache.get(1);
        lruCache.get(3);
        lruCache.get(4);
    }

    public int get(int key) {
        if (cacheMap.containsKey(key)) {
            // 维护新鲜度
            cacheList.removeFirstOccurrence(key);
            cacheList.addLast(key);
            // 获取key的value值
            return cacheMap.get(key);
        } else {
            return -1;
        }
    }

    // 尾部最新鲜，头部时间最长
    public void put(int key, int value) {
        // 判断是否超出 capacity 限制
        if (cacheMap.size() == capacity) {
            // 已经存在，再次put，并维护新鲜度；
            // 不存在，map移除新鲜度最差的，list也移除新鲜度最差的，维护map 和 list。
            if (cacheMap.containsKey(key)) {
                cacheList.removeFirstOccurrence(key);
            } else {
                cacheMap.remove(cacheList.removeFirst());
            }
            cacheList.addLast(key);
            cacheMap.put(key, value);
        } else { // 未超过限制
            if (cacheMap.containsKey(key)) {
                cacheList.removeFirstOccurrence(key);
            }
            cacheMap.put(key, value);
            cacheList.addLast(key);
        }
    }
}
